Microsoft Research는 전작보다 2.5배 더 많은 데이터로 학습된 딥러닝 밀도범함수이론(DFT) 모델인 Skala-1.1을 출시했으며, GMTKN55 벤치마크에서 가중 평균 오차 2.8 kcal/mol을 달성했습니다. 동사는 Skala를 CP2K에서 사용 가능하게 하고 Psi4, FHI-aims, ORCA, VASP에 통합함으로써 접근성을 확대하고 있습니다.

  • Skala-1.1은 GMTKN55 벤치마크의 55개 카테고리 중 32개에서 1위를 차지하며, 준국소 함수형 효율성을 유지하면서 선도적인 글로벌 하이브리드 함수형을 능가했습니다.
  • 이 모델은 새로운 전자 친화도와 비공유 결합 클러스터를 포함한 확장된 Microsoft Research Accurate Chemistry Collection (MSR-ACC) 데이터를 활용합니다.
  • 다양한 소프트웨어 패키지와 하드웨어 플랫폼에서 연속적인 Skala 릴리스에 걸친 계산 성능을 추적하기 위한 라이브 벤치마크가 도입되었습니다.

이러한 발전은 낮은 계산 비용으로 예측 가능한 DFT 정확도를 제공하고, 과학 및 산업 워크플로우에 고급 시뮬레이션을 통합하는 진전을 가속화하는 것을 목표로 합니다.